作者：Vitaly Bushaev机器之心编译
作者从神经网络简单的数学定义开始，沿着损失函数、激活函数和反向传播等方法进一步描述基本的优化算法。在理解这些基础后，本文详细描述了动量法等当前十分流行的学习算法。此外，本系列将在后面介绍 Adam 和遗传算法等其它重要的神经网络训练方法。
I. 简介本文是作者关于如何「训练」神经网络的一部分经验与见解，除了神经网络的
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2023-10-26 20:47:32
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简单神经网络训练流程1）设置步长lr，动量值gamma，迭代次数epochs，batch_size等信息，（如果需要）设置初始权重w0； 2）导入数据，将数据切分成batches； 3）定义神经网络框架； 4）定义损失函数L(w)，如果需要，将损失函数调整成凸函数，以便求解最小值； 5）定义所使用的优化算法； 6）开始在epoches和batch上循环，执行优化算法： 6.1）调整数据结构，确定数
文章目录六步法一，import：导入相关模块二，train, test：划分训练集与测试集三，搭建网络结构逐层描述网络，相当于走了一次前向传播1，拉直层：tf.keras.layers.Flatten( )1.1描述1.2举例2，全连接层tf.keras.layers.Dense（）3，卷积层（CBAPD）tf.keras.layers.Conv2D（）3.1经典卷积网络3.2描述3.3CBAP
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2023-10-11 20:14:45
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在了解了信息是如何在神经网络中的传递，并知道了如何设计输出层之后，那么神经网络的询问操作就已经基本上学习完了。 但是，训练该如何进行呢？神经网络训练的基本思路单个数据独立训练具体步骤：1.将训练的数据输入神经网络，并得到一个输出的结果。 2.将正确的结果与当前输出结果作比较，计算出误差。 3.对这个误差进行学习。其实第一步就是神经网络的询问操作，而第二步在输出层的设计中也有所提及。 当输出层的损失
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2023-07-18 10:18:23
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在图数据库中训练GCN模型，可以利用图数据库的分布式计算框架现实应用中大型图的可扩展解决方案什么是图卷积网络？典型的前馈神经网络将每个数据点的特征作为输入并输出预测。利用训练数据集中每个数据点的特征和标签来训练神经网络。这种框架已被证明在多种应用中非常有效，例如面部识别，手写识别，对象检测，在这些应用中数据点之间不存在明确的关系。但是，在某些使用情况下，当v（i）与v（i）之间的关系不仅仅可以由数
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2023-12-02 22:45:03
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# 训练神经网络的基本流程
## 1. 简介
神经网络是一种机器学习算法，用于解决分类、回归和聚类等问题。训练神经网络是指通过给定的输入数据和目标输出数据，调整网络的权重和偏置，使其能够准确地预测未知数据的输出。本文将介绍训练神经网络的基本流程，并提供相应的代码示例和解释。
## 2. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(收集和准备数据) --> B(设计神经网
原创
2023-08-21 09:22:05
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监督学习最重要的思想就是，在已知答案的标注数据集上，模型给出的预测结果要尽量接近真实的答案。通过调整神经网络中的参数对训练数据进行拟合，可以使得模型对未知的样本提供预测的能力。 在神经网络优化算法中，最常用的方法是反向传播算法（backpropagation）。反向传播算法的具体工作原理将在之后博文中详述，本文将主要介绍训练神经网络的整体流程及TensorFlow对于这个流程的支持。下图展示了使用
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2023-09-24 18:17:02
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本文主要介绍 8 种实现细节的技巧或 tricks ：数据增广、图像预处理、网络初始化、训练过程中的技巧、激活函数的选择、不同正则化方法、来自于数据的洞察、集成多个深度网络的方法。数据增广在不改变图像类别的情况下，增加数据量，能提高模型的泛化能力。自然图像的数据增广方式包括很多，如常用的水平翻转（horizontally flipping），一定程度的位移或者裁剪和颜色抖动（color jitte
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2023-09-05 14:30:43
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卷积神经网络学习——第二部分：卷积神经网络训练的基本流程一、序言二、训练流程1、数据集引入2、构建网络（1）四层卷积神经网络（2）两层全连接层网络3、模型训练4、模型评估三、总结 一、序言 本文承接第一部分，基于对卷积神经网络网络组成的认识，开始学习如何去使用卷积神经网络进行对应的训练。模型评估作为优化部分，我们将放在第三个部分中再好好讲他的作用以及意义～ 训练的基本流程主要是数据集
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2023-09-26 19:29:04
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1、先别着急写代码训练神经网络前，别管代码，先从预处理数据集开始。我们先花几个小时的时间，了解数据的分布并找出其中的规律。
Andrej有一次在整理数据时发现了重复的样本，还有一次发现了图像和标签中的错误。所以先看一眼数据能避免我们走很多弯路。
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2023-07-31 16:44:18
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```python batch_size = n 每次读取一小部分数据作为当前的训练数据来执行反向传播算法 x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(batch_size, feature_num), name="x input") y_= tf.placehold
原创
2021-08-27 09:26:33
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目录1.前言2.BN概述2.1数据预处理2.2算法实现2.3源码实现3.归一化作用1.前言我们知道在神经网络训练开始前，都要对输入数据做一个归一化处理，那么具体为什么需要归一化呢？归一化后有什么好处呢？原因在于神经网络学习过程本质就是为了学习数据分布，一旦训练数据与测试数据的分布不同，那么网络的泛化能力也大大降低；另外一方面，一旦每批训练数据的分布各不相同(batch 梯度下降)，那么网络就要在每
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2023-11-06 21:39:35
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@TOP神经网络训练步骤 总结源于：troubleshooting deep neural networks1. 确定一个简单的模型选择一个简单的架构、使用Adam且无正则化、归一化输入、用来解决简单的问题(原问题数据集的子集)2. 实现算法v1版中，写尽量少行数的代码，不要超过200行；尽量调用api，而非自己写函数实现；先用于解决一个小的数据集上的问题2.1 让模型跑起来注意数据的shape、
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2024-02-03 09:23:30
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如何训练神经网络1、先别着急写代码训练神经网络前，别管代码，先从预处理数据集开始。我们先花几个小时的时间，了解数据的分布并找出其中的规律。Andrej有一次在整理数据时发现了重复的样本，还有一次发现了图像和标签中的错误。所以先看一眼数据能避免我们走很多弯路。由于神经网络实际上是数据集的压缩版本，因此您将能够查看网络（错误）预测并了解它们的来源。如果你的网络给你的预测看起来与你在数据中看到的内容不一
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2023-10-31 22:00:02
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1、如何训练神经网络1、先别着急写代码 训练神经网络前，别管代码，先从预处理数据集开始。我们先花几个小时的时间，了解数据的分布并找出其中的规律。 Andrej有一次在整理数据时发现了重复的样本，还有一次发现了图像和标签中的错误。所以先看一眼数据能避免我们走很多弯路。 由于神经网络实际上是数据集的压缩版本，因此您将能够查看网络（错误）预测并了解它们的来源。如果你的网络给你的预测看起来与你在数据中看到
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2023-10-30 23:13:48
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以CIFAR-10数据集为例，训练自己搭建的神经网络模型架构一、准备CIFAR-10数据集CIFAR10官网使用文档torchvision.datasets.CIFAR10(root="./CIFAR_10",train=True,download=True)参数描述root字符串，指明要下载到的位置，或已有数据集存放的位置train若为True则下载训练集，若为False则下载册数集transf
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2023-10-30 23:14:18
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反向传播算法是最常见的一种神经网络训练算法。借助这种算法，梯度下降法在多层神经网络中将成为可行方法。TensorFlow 可自动处理反向传播算法，因此不需要对该算法作深入研究。1- 最佳做法1.1 失败案例很多常见情况都会导致反向传播算法出错。梯度消失较低层（更接近输入）的梯度可能会变得非常小。在深度网络中，计算这些梯度时，可能涉及许多小项的乘积。当较低层的梯度逐渐消失到 0 时，这些层的训练速度
由前面的学习内容知道，建立深度学习的三个步骤是 ①选择函数集②评估函数③选择最好的函数 做完三个步骤之后会得到自己的神经网络，这时候需要检查神经网络的表现，检查哪些方面呢？ 1)首先是神经网络在训练集上是否得到了好的结果，如果没有，可以回顾前面的步骤进行调整和修改。 2)如果在训练集上有好的效果，再看神经网络在测试集上的表现，如果在测试集上效果不好，说明网络出现了过拟合。 （值得说明的是，只有当网
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2023-12-24 10:43:55
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本文涉及到的是中国大学慕课《人工智能实践：Tensorflow笔记》第四讲第六节的内容，通过tensorflow实现神经网络参数的acc/loss可视化，从而查看网络的训练效果。准确率acc与损失值loss的保存在下面所示的代码中，model.fit执行网络的训练时，已经同步记录了acc和loss的信息，保存在history中。# 第五步，执行训练
history=model.fit( 训练集数据
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2023-10-27 17:00:52
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神经网络模型的训练过程其实质上就是神经网络参数的设置过程在神经网络优化算法中最常用的方法是反向传播算法，下图是反向传播算法流程图：从上图可知，反向传播算法实现了一个迭代的过程，在每次迭代的开始，先需要选取一小部分训练数据，这一小部分数据叫做一个batch。然后这一个batch会通过前向传播算法得到神经网络的预测结果。计算出当前神经网络的预测答案与正确答案之间的差距（有监督学习，在训练时有一个标注好
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2023-07-05 22:14:52
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